원화 스테이블코인 '5조 절감'은 낙관 시나리오 한 칸 — 창출이 아니라 이전이다
국회예산정책처가 원화 스테이블코인 카드 수수료 절감을 최대 5조1500억원으로 추산했습니다. 정직한 독해: 그 헤드라인은 민감도 표에서 가장 낙관적인 한 칸이고(보수적 코너는 3700억원 — 14배 차이), '절감'은 가치 창출이 아니라 카드사에서 가맹점으로 이전되는 수수료입니다. 모델을 만들어 코너가 아니라 범위를 보여줍니다.
이 페이지는 카드에 적힌 내용을 펼쳐 보여줄 뿐입니다 — 돌아가는 코드도, 열어볼 데모도 아직 없습니다. 무엇을 왜 만들려는지가 아래에 있습니다.
아직 구현이 아니라 만들 모델이자 검증할 주장입니다. 수식 재현: 연간 절감액 = 카드결제액 × 대체율 × (가맹점 수수료율 − 스테이블코인 수수료율). 보고서 입력(2025 신용+체크 1225.1조원; 대체율 5/10/20/30%; 보수/기준/낙관 쌍에서 나오는 수수료 스프레드 0.6% / 1.0% / 1.4%)을 넣고 한 숫자가 아니라 전체 격자를 그리세요. 그다음 헤드라인이 빠뜨린 정직성 두 겹을 더하세요: (1) 이건 이전이다 — 가맹점의 절감은 카드사의 수익 감소이고, 결제량이 줄면 포인트·마일리지 비용도 줄어 순이익 영향 ≠ 수수료 차이; (2) 대체가 실제로 일어난다는 가정이며, 보고서가 든 온라인·해외송금·플랫폼 채널이 먼저 그것을 견인한다. 수치는 예정처 보고서로 확인하세요.
기술 노트
각 항목이 실제로 무엇을 보여주고 어떻게 동작하는지 — 위 카드보다 자세한 기술 설명입니다.
목적: '5조원 절감' 헤드라인은 PoC가 되풀이하기보다 해체하려고 존재하는 종류의 숫자입니다. 예산정책처 자신의 모델에서 그건 예측이 아니라 한 칸입니다 — 대체율이 가장 높고(30%) 수수료 스프레드가 가장 넓은(낙관 가맹점 1.5% 대 스테이블코인 0.1%) 오른쪽 위 코너. 같은 표의 반대 코너 — 대체율 5%, 보수 스프레드 0.6% — 는 3700억원입니다. 같은 수식, 약 14배 차이. 이 모델의 유일하게 방어 가능한 산출물은 격자이고, 가장 오해를 부르는 보고 방식은 최댓값을 인용하는 것입니다. 만들어 보면 그게 안 보일 수 없습니다. 모델이 가르치는 두 번째는 수수료란 무엇인가입니다. 수식의 마지막 항은 (가맹점 수수료 − 스테이블코인 수수료)이고, 그 '절감'의 1원 1원은 누군가의 수익 — 카드사의 수익 — 이었습니다. 그러니 이 숫자는 창출된 부가 아니라 카드사에서 가맹점으로의 이전을 기술합니다. 보고서는 헤드라인과 달리 이 지점에서 신중합니다: 카드사의 손실은 순이익과 1:1이 아닙니다 — 카드 사업이 줄면 그 수수료로 대던 자기 비용(포인트·마일리지·리워드)도 함께 줄기 때문입니다. 충실한 모델은 총이전과 부분 비용상쇄 두 다리를 모두 담아야지, 가맹점 이득을 시스템 전체 이득으로 제시해선 안 됩니다. 이건 Jayverse 경제 명제에 곧장 닿습니다: 결제 레일의 수수료는 없애면 그만인 마찰이 아니라 손익계산서입니다. 온체인 정산 자금 카드(Visa × Credit Coop)와 동전의 양면으로 짝을 이룹니다 — 그건 스테이블코인 레일이 금융 계층을 *더하는* 자리, 이건 중개자 수수료를 *빼는* 자리 — 그리고 둘 다 누구의 수익이 움직이는지 말해야만 정직합니다. 보고서 후반부(변동성 전이)는 별개의 데이터사이언스형 연구입니다: Diebold-Yilmaz류 총전이지수가 평균 약 34%였다가 2~3월 스트레스 구간에 약 50%까지 오른 것 — '연계성은 제한적'이 언제 사실이 아니게 되는지에 관한 독립 PoC입니다.
동작 방식: ### 수식이 곧 모델 전체 `연간 절감액 = 카드결제액 × 대체율 × (가맹점 수수료율 − 스테이블코인 수수료율)` 모든 산출은 이 한 줄을 격자 위에서 계산한 것입니다. 보고서는 카드결제액을 2025 신용+체크 1225.1조원으로 고정하고 나머지 둘을 변화시킵니다: | 수수료 시나리오 | 가맹점 수수료 | 스테이블코인 수수료 | 스프레드 | |---|---|---|---| | 보수적 | 1.1% | 0.5% | **0.6%** | | 기준 | 1.3% | 0.3% | **1.0%** | | 낙관적 | 1.5% | 0.1% | **1.4%** | ### 헤드라인이 아니라 격자 | 대체율 → | 5% | 30% | |---|---|---| | **보수(0.6%)** | **0.37조원**(바닥) | 2.2조원 | | **낙관(1.4%)** | 0.86조원 | **5.15조원**(헤드라인) | 보고된 5.15조원과 3700억원은 이 곡면의 정반대 두 코너입니다 — 어떤 가정을 고르느냐에 전적으로 좌우되는 약 14배 차이. 최댓값만 인용하는 건 코너를 고르는 것입니다. ### '절감'은 이전을 가리키고, 그 이전은 순액이 아니다 마지막 항은 수수료이고, 수수료는 부과한 쪽의 수익입니다. 그러니 가맹점의 이득은 카드사의 손실 — 1차적으로 창출이 아니라 이전입니다. 하지만 카드사의 *순*손실은 수수료 차이보다 작습니다: 카드 사업이 줄면 그 수수료로 대던 포인트·마일리지·리워드 지출도 줄기 때문입니다. 가맹점 다리만 보고하고 카드사 비용상쇄를 빼면 시스템 전체 효과를 과대평가합니다. 먼저 대체될 가능성이 큰 채널 — 온라인 결제, 해외송금, 플랫폼 상거래 — 이 일반 소매보다 앞서 그 잠식이 나타날 곳입니다. ### 나머지 절반: 변동성 전이(별개의 데이터사이언스 PoC) 2023-12→2026-06의 USDT·USDC·BTC·원/달러·코스피·국고채 3년물 데이터로 동태적 연계성(Diebold-Yilmaz류)을 분석했습니다. 모델링할 값어치가 있는 발견: 스테이블코인↔스테이블코인 연계는 높고(USDT→USDC 전이 약 43%), 스테이블코인↔환율은 중간(평균 약 4%, 최대 약 8~10%), **총전이지수는 평균 약 34%였지만 2~3월 스트레스(BTC 하락 + 중동 분쟁) 때 약 49.86%까지** 뛰었습니다. 교훈은 조건부입니다: 평시엔 연계가 제한적으로 보이고 스트레스 때 오릅니다 — 안정성 주장이 정작 중요해지는 바로 그때. ### 네 가지 정책 레버(설계의 맥락) 미시: (1) 준비자산 발행액의 100% 이상, 현금·단기국채 구성 규정; (2) 보상 허용하되 상한을 둬 과다 발행 방지. 거시: (3) '중요 스테이블코인' 지정(MiCA류) — 추가 자본·유동성, 스트레스 테스트, 공시, 광범위 사용 시 발행 제한; (4) 고사용 중요 코인을 겨냥한 금융안정 조치. ### Jayverse에서의 자리 민감도 모델을 경제 PoC로 만들고(숫자가 아니라 격자가 산출물), 온체인 정산 자금 카드와 '수수료 차감 vs 금융 추가' 양면으로 짝지으며, 전이 절반은 데이터사이언스 트랙(`ds-var-cointegration`, `ds-time-series-arima`)으로 보내 실제 연계성지수 실습으로 삼으세요. 교차 참조: `stablecoin-mcap-is-repackaged-money`, `what-needs-a-stablecoin`, `receipt-is-not-settlement`.